可观察与可流动rxJava2

我一直在寻找新的rx java 2，但我不确定我是否已经明白了这个主意backpressure...

我知道我们所拥有的Observable并没有backpressure支持Flowable。

因此，基于例如，可以说我有flowable有interval：

        Flowable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
            .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
            .subscribe(new Consumer<Long>() {
                @Override
                public void accept(Long aLong) throws Exception {
                    // do smth
                }
            });

在大约128个值之后，这将崩溃，这很明显我消耗的速度比获取项目要慢。

但是，我们有相同的 Observable

     Observable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
            .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
            .subscribe(new Consumer<Long>() {
                @Override
                public void accept(Long aLong) throws Exception {
                    // do smth
                }
            });

即使我延迟使用它，它仍然完全不会崩溃。为了Flowable工作，可以说我放了一个onBackpressureDrop运算符，崩溃已经消失了，但是并不是所有值都被发出。

因此，我目前在脑海中找不到答案的基本问题是，为什么我应该关心backpressure何时可以使用Plain Observable仍会接收所有值而无需管理buffer？或者，也许从另一方面来看，backpressure我有什么优势可以帮助我管理和处理消费？

实际上，反压显示的是有界缓冲区，Flowable.observeOn缓冲区中包含128个元素，其流失速度与dowstream可以吸收的速度一样快。您可以单独增加此缓冲区的大小以处理突发性源，并且所有反压管理实践仍从1.x开始适用。Observable.observeOn具有无限制的缓冲区，该缓冲区会不断收集元素，并且您的应用程序可能会耗尽内存。

您可以使用Observable例如：

• 处理GUI事件
• 使用短序列（总共少于1000个元素）

您可以使用Flowable例如：

• 冷源和非定时源
• 发电机一样的来源
• 网络和数据库访问器

背压是指您的可观察者（发布者）创建的事件多于订阅者可以处理的事件。因此，您可以使订户丢失事件，或者可以获取大量事件，最终导致内存不足。 Flowable考虑到背压。 Observable才不是。而已。

它使我想起了一个漏斗，当漏斗中有太多液体溢出时。Flowable有助于避免这种情况的发生：

具有巨大的背压：

但是使用flowable，反压要小得多：

Rxjava2根据您的用例可以使用一些反压策略。通过策略，我的意思是Rxjava2提供了一种方法来处理由于溢出（背压）而无法处理的对象。

这里是策略。 我不会全部介绍它们，但是例如，如果您不想担心溢出的物品，可以使用如下放置策略：

observable.toFlowable（BackpressureStrategy.DROP）

据我所知，队列上应该有128个项目的限制，之后可能会有溢出（背压）。即使不是128，也接近该数字。希望这对某人有帮助。

如果您需要将缓冲区大小从128更改为看起来像这样，可以这样做（但要注意任何内存限制：

myObservable.toFlowable(BackpressureStrategy.MISSING).buffer(256); //but using MISSING might be slower.  

在软件开发中，背压策略通常意味着您告诉发射器放慢速度，因为用户无法处理发射事件的速度。

Flowable发出128个值而没有反压处理后崩溃的事实并不意味着它总是在恰好是128个值之后崩溃：有时它会在10个值之后崩溃，有时它根本不会崩溃。我相信这是您尝试使用该示例时Observable发生的事情-碰巧没有反向压力，因此您的代码正常运行，下次可能不会。RxJava 2中的不同之处在于，不再有Observables中的反压概念，也没有办法解决它。如果您正在设计一个可能需要显式背压处理的反应式序列，那么这Flowable是您的最佳选择。